1、环境智能:嵌入式系统设计的变革与挑战

环境智能:嵌入式系统设计的变革与挑战

1. 环境智能的崛起与愿景

随着硬件、软件和通信技术的不断发展,我们正迅速从PC和互联网时代迈向环境智能(Ambient Intelligence,AmI)时代。环境智能是一种对未来世界的愿景,它将技术完全融入我们的环境,使人们能够自由、交互地使用技术。与传统的计算模式不同,AmI更加以人为本,它将分布式的有线和无线计算及通信隐藏在幕后,将用户置于核心位置。

AmI的目标是通过与社会和物质环境的安静、可靠和安全的交互来提高我们的生活质量。它可以增强我们的意识,监测我们的健康和安全,引导我们出行等。例如,在一个AmI的世界里,我们可能会拥有智能镜子,它可以显示电影信息和片段;乘坐智能交通工具,它可以根据我们的偏好播放音乐;使用智能身份识别卡进行支付和预订等。

2. 环境智能的故事示例

为了更好地理解AmI,我们来看一个故事。汤姆在一个周五的早晨心情很好,因为他晚上要和艾米去看电影。他在浴室的智能镜子上查看了今晚的电影信息,并预订了《电子情书》的门票。在去办公室的路上,他乘坐的智能交通工具根据他的智能身份识别卡播放了他喜欢的音乐。然而,当他下午下班去市中心时,他发现自己忘记带智能身份识别卡了,这导致他无法获取个性化的新闻,无法联系他人,还不得不让艾米支付晚餐和电影票的费用。

晚上回家时,由于没有智能身份识别卡,家里的安全系统将他误认为是入侵者,并启动了一系列安全措施,包括拦截转账、报警等。这个故事既展示了AmI的潜力,也揭示了安全和隐私等方面的挑战。如果安全系统设计不当或运行不正常,可能会导致严重的问题。

3. 环境智能对嵌入式系统的影响

3.1 嵌入式系统

【数据驱动】【航空航天结构的高效损伤检测技术】一种数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,用于进行原位评估结构健康状态,即损伤位置和程度,在其中利用了选定位置的引导式兰姆波响应(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,利用选定位置的引导式兰姆波响应对航空航天等领域的结构进行原位损伤检测,实现对损伤位置程度的精确评估,相关方法通过Matlab代码实现,具有较强的工程应用价值。文中还提到了该技术在无人机、水下机器人、太阳能系统、四轴飞行器等多个工程领域的交叉应用,展示了其在复杂系统状态监测故障诊断中的广泛适用性。此外,文档列举了大量基于Matlab/Simulink的科研仿真资源,涵盖信号处理、路径规划、机器学习、电力系统优化等多个方向,构成一个综合性科研技术支持体系。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事航空航天、结构工程、智能制造、自动化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于航空航天结构、无人机机体等关键部件的实时健康监测早期损伤识别;②结合兰姆波信号分析数据驱动模型,提升复杂工程系统的故障诊断精度可靠性;③为科研项目提供Matlab仿真支持,加速算法验证系统开发。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码实例,深入理解兰姆波信号处理损伤识别算法的实现流程,同时可参考文中列出的多种技术案例进行横向拓展学习,强化综合科研能力。
【无人机论文复现】空地多无人平台协同路径规划技术研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“空地多无人平台协同路径规划技术”的研究展开,重点在于通过Matlab代码实现对该技术的论文复现。文中详细探讨了多无人平台(如无人机地面车辆)在复杂环境下的协同路径规划问题,涉及三维空间路径规划、动态避障、任务分配协同控制等关键技术,结合智能优化算法(如改进粒子群算法、遗传算法、RRT等)进行路径求解优化,旨在提升多平台系统的协作效率任务执行能力。同时,文档列举了大量相关研究主题,涵盖无人机控制、路径规划、多智能体协同、信号处理、电力系统等多个交叉领域,展示了该方向的技术广度深度。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和路径规划背景的研究生、科研人员及从事无人机、智能交通、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术论文复现,帮助理解空地协同路径规划的核心算法实现细节;②支撑科研项目开发,提供多平台协同控制路径优化的技术参考;③作为教学案例,辅助讲授智能优化算法在无人系统中的实际应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现流程参数设置,同时可参照文中列出的其他相关研究方向拓展技术视野,建议按目录顺序系统学习,并充分利用网盘资源进行仿真验证。
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